蓝桥ROS机器人之现代C++学习笔记4.1 线性容器

本文探讨了C++中vector容器的内存管理机制,包括自动扩展、内存分配与回收,以及shrink_to_fit()的使用。通过实例展示了vector的动态增长和容量调整,并对比了其与C风格数组的差异。

学习的程序如下:

#include <iostream>
#include <array>
#include <vector>

void foo(int *p, int len) {
    for (int i = 0; i != len; ++i) {
        std::cout << p[i] << std::endl;
    }
}

int main() {
    std::vector<int> v;
    std::cout << "size:" << v.size() << std::endl;         // output 0
    std::cout << "capacity:" << v.capacity() << std::endl; // output 0

    // As you can see, the storage of std::vector is automatically managed and 
    // automatically expanded as needed.
    // But if there is not enough space, you need to redistribute more memory, 
    // and reallocating memory is usually a performance-intensive operation.
    v.push_back(1);
    v.push_back(2);
    v.push_back(3);
    std::cout << "size:" << v.size() << std::endl;         // output 3
    std::cout << "capacity:" << v.capacity() << std::endl; // output 4

    // The auto-expansion logic here is very similar to Golang's slice.
    v.push_back(4);
    v.push_back(5);
    std::cout << "size:" << v.size() << std::endl;         // output 5
    std::cout << "capacity:" << v.capacity() << std::endl; // output 8

    // As can be seen below, although the container empties the element, 
    // the memory of the emptied element is not returned.
    v.clear();                                             
    std::cout << "size:" << v.size() << std::endl;         // output 0
    std::cout << "capacity:" << v.capacity() << std::endl; // output 8

    // Additional memory can be returned to the system via the shrink_to_fit() call
    v.shrink_to_fit();
    std::cout << "size:" << v.size() << std::endl;         // output 0
    std::cout << "capacity:" << v.capacity() << std::endl; // output 0


    std::array<int, 4> arr= {1,4,3,2};
    
    //int len = 4;
    //std::array<int, len> arr = {1,2,3,4}; // illegal, size of array must be constexpr
    
    // C style parameter passing
    // foo(arr, arr.size());           // illegal, cannot convert implicitly
    foo(&arr[0], arr.size());
    foo(arr.data(), arr.size());

    // more usage
    std::sort(arr.begin(), arr.end());
    for(auto &i : arr)
        std::cout << i << std::endl;
    
    return 0;
}

看了C++版本还是要更新支持到c++20才行。 

 


 

 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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